来一发普通的二维卷积
1.输入feature map的格式为:m * m * h1

2.卷积核为 k * k

3.输出feature map的格式为: n * n * h2

参数量:k * k * h1 * h2

计算量: k * k * h1 * n * n * h2

分组卷积
设分组大小为g,则:

参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g

计算量:(k * k * h1/g n n * h2/g)*g

squeezenet
单元名字为fire_module, 先用一个11 但卷积核个数少于输入的feature map 的进行squeeze,然后进入两个个并行的11 ,3*3 的卷积,结果再concat,参数和运算量正常计算

mobilenet
用到了depth-wise 卷积:

参数量:kkh11 + 11h1h2
运算量:kkh1nn + 11h2nn
shufflenet:
相当于把分组卷积里的每组卷积之间进行channel的shuffle,参数与计算量类似分组卷积

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